带有多面体扰动的半监督v-支持向量分类机

中国管理科学 ›› 2010, Vol. 18 ›› Issue (1): 143-148.

带有多面体扰动的半监督v-支持向量分类机

赵琨¹, 孔祥纬², 田英杰³

1. 北京物资学院物流学院, 北京 101149;
2. 北京交通大学经济管理学院, 北京 100044;
3. 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心, 北京 100190

收稿日期:2008-09-24 修回日期:2010-01-11 出版日期:2010-02-28 发布日期:2010-02-28
作者简介:赵琨(1978- ).女(汉族).辽宁本溪,北京物资学院物流学院,博士,讲师,研究方向:数据挖掘、最优化.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(10601064);北京市属高等学校人才强教计划“学术创新团队建设计划”项目(PHR200907134)

Semi-Supervisedv-Support Vector Machines with Perturbation in Polyhedron

ZHAO Kun¹, KONG Xiang-wei², TIAN Ying-jie³

1. Logistics School Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China;
2. School of Economic and Management Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
3. Chinese Academy of Sciences Research Center on Fictitious Economy and Data Science, Beijing 100190, China

Received:2008-09-24 Revised:2010-01-11 Online:2010-02-28 Published:2010-02-28

摘要/Abstract

摘要： 在通常建立的优化模型中,一般都假定输入的数据是精确的,而实际生活中我们得到的数据总会带有测量或统计误差,因此,本文考虑数据在多面体内扰动的半监督两类问题,以v-支持向量分类机为基础,借鉴把半监督两类分类问题转化为一个凹规划的思想,给出数据在多面体内扰动的半监督v-支持向量分类算法。该算法的参数v易于选择,而数值试验也表明该算法具有良好的稳定性和较好的分类结果。

关键词: 支持向量机, 半监督学习, 扰动

Abstract: The classical paradigm in mathematical programming is to develop a model that assumes that the input data is precisely known and equal to some nominal values.In practice,the data usually have pertur bations since they are subject to measurement or statistical errors.Therefore,we proposed the Semi-Supervisedv-Support Vector classification algorithm with perturbation in polyhedrons,which are based on formulating the problem as a concave minimization problem.It is solved by a successive linear approxima tion algorithm.Numerical experiments confirm that the parametervis more stabile than parameter C,and the robustness of the proposed method.

Key words: Support Vector Machines, semi-supervised learning, perturbation

中图分类号:

O221.2

赵琨, 孔祥纬, 田英杰. 带有多面体扰动的半监督v-支持向量分类机[J]. 中国管理科学, 2010, 18(1): 143-148.

ZHAO Kun, KONG Xiang-wei, TIAN Ying-jie. Semi-Supervisedv-Support Vector Machines with Perturbation in Polyhedron[J]. Chinese Journal of Management Science, 2010, 18(1): 143-148.

[1]	王昱, 杨珊珊. 考虑多维效率的上市公司财务困境预警研究[J]. 中国管理科学, 2021, 29(2): 32-41.
[2]	陈中洁, 于辉. 需求扰动下供应链反向保理的鲁棒决策[J]. 中国管理科学, 2020, 28(7): 89-101.
[3]	赵琳, 牟宗玉. 需求扰动下生产规模不经济闭环供应链的应急渠道决策[J]. 中国管理科学, 2019, 27(7): 68-82.
[4]	肖进, 刘潇潇, 谢玲, 刘敦虎, 黄静. 代价敏感的目标客户选择半监督集成模型研究[J]. 中国管理科学, 2018, 26(11): 186-196.
[5]	黄星, 袁明, 王绍玉. 基于Mexican Wv-SVM的震灾人员存活量模型[J]. 中国管理科学, 2016, 24(9): 140-146.
[6]	王书平, 朱艳云. 基于多尺度分析的小麦价格预测研究[J]. 中国管理科学, 2016, 24(5): 85-91.
[7]	衣柏衡, 朱建军, 李杰. 基于改进SMOTE的小额贷款公司客户信用风险非均衡SVM分类[J]. 中国管理科学, 2016, 24(3): 24-30.
[8]	许启发, 张金秀, 蒋翠侠. 基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度[J]. 中国管理科学, 2015, 23(3): 56-65.
[9]	包兴. 考虑需求异常扰动和管理者损失厌恶行为的能力结构投资模型[J]. 中国管理科学, 2015, 23(11): 88-95.
[10]	李新然, 何琦, 牟宗玉. 差别定价闭环供应链协调应对生产成本扰动研究[J]. 中国管理科学, 2015, 23(10): 113-124.
[11]	张亮, 张玲玲, 陈懿冰, 腾伟丽. 基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用[J]. 中国管理科学, 2015, 23(10): 170-176.
[12]	王书平, 胡爱梅, 吴振信. 基于多尺度组合模型的铜价预测研究[J]. 中国管理科学, 2014, 22(8): 21-28.
[13]	黄松, 杨超. 非对称成本扰动信息非线性需求函数下的供应链契约设计[J]. 中国管理科学, 2014, 22(8): 80-89.
[14]	刘锋, 王建军, 饶卫振, 杨德礼. 安装时间与次序相关的生产调度干扰管理研究[J]. 中国管理科学, 2014, 22(1): 45-54.
[15]	李新然, 牟宗玉. 需求扰动下闭环供应链的收益费用共享契约研究[J]. 中国管理科学, 2013, 21(6): 88-96.